網站改版前後的流量比較分析 以森林遊樂區網站google Analytics數據為例__臺灣博碩士論文知識加值系統 來衡量使用者對於品牌的忠誠度，比方說『回訪的使用者』、『EDM的訂閱』、『EDM的開信率/點擊率』、『使用者回訪網站的間隔』，以『使用者回訪網站的間隔』來說，使用者是每天回來你的網站、還是每週回來你的網站、還是每個月只有回來一次呢？ 這些都能幫助你很好的衡量＂品牌忠誠度＂。 7大電子商務種類與電商優劣勢分享 電子商務的趨勢逐年攀升，你知道何謂電子商務嗎？ 本文將告訴你7大電子商務種類和電商未來趨勢，並介紹基本的電商教學，最後分享電商平台選擇攻略。 回歸正題，本篇簡述了網站流量的重要性以及常見指標，也提供給大家免費實用的網站流量工具，期待能夠幫助大家的網站有更好的發展。 首先，提到網站流量分析與查詢，你會想到什麼工具？ 我相信很多人會馬上聯想到Google Analytics（GA）。 「內容深入分析」則會呈現網站上每個子資料夾的表現。 若有為網站經營內容行銷的網站，通常可在「/blog/」、「/post/」或「/文章分類/」等資料夾下查看文章頁面表現；電商網站則可查看「/products/」底下的商品頁面表現。 此報表為所有自訂廣告活動的數據彙整，只要有依照規則設置UTM參數，廣吿所帶入的流量數據就會顯示於此，可藉此比較不同管道、不同受眾或廣告素材之間的成效差異。 但只要像部落格媒體這種內容比較發散、有時效性的，馬上就可以看出問題。 有些網站用 A工具是查不到數據資料的，頁面上有明文寫說「不會展示上個月預估造訪量低於 5 千的網站資料」，即使到了註冊後才能使用的進階介面去查(別人的網站)，能顯示的資訊也非常少。 這邊不再做 GA 使用者、工作階段、瀏覽量的名詞解釋，也不討論 GA 的工作階段數跟 GA4 的功能定義和統計方式有什麼差異。 下次再規劃行銷活動時，你可以試著把工作階段從成效報告中拿掉，取而代之的是放上『未跳出的工作階段』、『使用者回訪狀況』、『回購率』，你應該要在行銷活動結束後，看看該行銷活動為你創造多少對品牌忠誠的使用者、創造多少回購、創造多少品牌效應。 看到這邊，你應該會更清楚我想表達甚麼了，你不應該追逐『工作階段』、『使用者』、『瀏覽量』，而是更在乎『與獲利有直接關係的指標』，並且多把心思放在『品牌忠誠度』、『互動狀況』。 T客邦為提供您更多優質的內容，採用網站分析技術，若您點選「我同意」或繼續瀏覽本網站，即表示您同意我們的隱私權政策。 至於這段文中簡單帶到的 “轉換率” 其實相當不簡單且關鍵，我們在 “電子商務轉換率 – 讚嘆雙十一!? 各項電商轉換率才是唯一” 就有從電子商務網站甚至到非線上交易類型網站中各式各樣的轉換率進行介紹。 不知道你有沒有注意過，有些粉絲專頁上會有Instagram的應用程式。 如果你也是常使用Instagram分享圖片做行銷的廠商，可以一起看看究竟要如何連結這兩種社群平台喔！ 目錄 登入FB 搜尋「Instatab」 新增粉絲專業 請點選「小齒輪圖示」 選擇「編輯設定.... 【9/11 開課】網站流量高，實際轉換卻很有限嗎？ 消費者只在頁面短暫停留就離開了嗎？ GA 實務課程帶您將問題通通解決！ 同一個GA帳號下能擁有數個資源（Property），而每個資源底下可以透過不同的檢視條件，篩選出數個資料檢視（View）。 資源就是想要追蹤和分析的個體，可以是一個網站或一項應用程式app；資料檢視則是套用不同的篩選器、目標、管道分組...等條件，呈現想要查看的網站資料。 在外面逛街 回家滑手機就看到廣告？ 用地理定位設定廣告受眾 週末在社群網站上滑到一篇抱怨文，一位不認識的苦主在某書店逛街看到某品牌，回家之後滑 Instagram 就看到那個品牌的廣告貼文？ 底下有人回文說是竊聽什麼的，但苦主說她連品牌名稱都不知道怎麼唸耶！ 本文希望藉此例子讓一些非網路產業的人稍微理[…]... 有DOI的文獻在引用時皆應同時引用DOI。 若使用APA、Chicago以外未規範DOI的引用格式，可引用DOI永久連結。 seo 以這個 Gmail app 截圖來說，大部分的郵件寄件者都沒有頭像圖，只有少數幾個有 LOGO 企業花了幾萬塊甚至更多錢做了... 統計學是一門玄學，猜別人的數據也是一門玄學，就連 GA 可能因為使用者安裝阻擋工具而記錄失真，但大家都在用，就與世推移乖乖跟著用吧，不要想這麼多。 C 工具比較常被拿來跟 B 工具一起比較，兩者的功能比較相近，有一個搞笑的說法說只要老闆們搞數位行銷不再討論如何下廣告，而是在討論會用到 B 工具和 C 工具的場合，那就是廣告成效很差，廣告沒什麼效的時候。 在生物課應該都學過一個測量方法。 大概是說要知道一個地區內有多少隻某生物? 首先測試 A 工具，A 工具號稱可以檢視、分析任何網站，基本數據其中有一個「過去 3 個月的訪問量」的資料，用此工具測試一下開頭提到的那個網站，兩者不是同一套工具，但數據曲線跟開頭提到的那篇別人發文提到的大致雷同。 另一個知名的例子是「全臺電影票房」，當然也不是售票系統資料庫直接下 SQL 算出來的，甚至連一個一個縣市加總都沒有，早期的做法是台北的數字直接乘2來求得全台電影票房數。 電影票房的計算竟然是黑箱作業？ 若網站的受眾特徵與原先設定的 TA 不符，也能在目標對象中發現問題並調整。 除了免費版的Google Analytics，Google也為數據量較大的企業網站提供進階版的GA 360，滿足更多的資料處理需求且擁有更快的資料更新速度。 2020年Google更推出了新版的GA4P（Google Analytics 4 Property），將既有的網站資料與應用程式資料整合，供使用者可以一次掌握所有流量分析。 有些人會用這種競品流量預估工具，作為行銷策略、市場分析等用途的立論基礎之一，用數據說話嘛！